Universidad de los Andes
Integración y preparación de datos

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Universidad de los Andes

Integración y preparación de datos

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Ciencia de datos​

Maria Del Pilar Villamil Giraldo
John Calvo Martínez

Dozenten: Maria Del Pilar Villamil Giraldo

8.207 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(86 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 19 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Comprender qué proceso de exploración, transformación e integración de datos, se requiere para formular una solución a un problema centrado en datos.

  • Comprender y aplicar técnicas para explorar, transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.

  • Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Identificar y solucionar problemas en los datos relacionados con su calidad
  • Kategorie: Aplicar técnicas para explorar transformar e integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
  • Kategorie: Utilizar herramientas y lenguajes empleados por profesionales en el manejo de datos como los científicos de datos

Wichtige Details

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Spanisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Ciencia de datos​
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Bienvenido al primer módulo del curso. En este módulo trabajaremos sobre la metodología para realizar proyectos centrados en datos, en especial de ciencia de datos. Adicionalmente, profundizaremos en la etapa de entendimiento de los datos, para lo cual comprenderemos temas relacionados con perfilamiento, exploración de datos y visualización de los mismos. De igual manera, introduciremos el caso del proyecto y tendremos una serie de videos en diferentes sectores que espero te ayuden a lograr los objetivos del módulo y disfrutarlo.

Das ist alles enthalten

7 Videos10 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema3 Plug-ins

Bienvenido al segundo módulo del curso, centrado en la forma de preparar datos para mejorar su calidad. En este módulo tendrás la oportunidad de entender qué es calidad de datos, describiremos algunas de las dimensiones de calidad más frecuentes en fuentes de datos y las acompañaremos de videos, tutoriales y actividades que te permitirán comprender estas temáticas, entender los problemas que se generan en los datos relacionados con las dimensiones de calidad y, algunas formas de solucionarlos.

Das ist alles enthalten

4 Videos7 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen5 Plug-ins

Hola, en este módulo nos centraremos en la integración de datos. Con ello en mente, nos enfocaremos en las diferentes formas de unir dos o más fuentes de información con el fin de generar análisis y conclusiones que no habríamos podido obtener con información fragmentada. Allí recae el punto de importancia de aprender a integrar datos, pues la información integrada representa un valor para nuestros proyectos de Ciencias de Datos. Es por ello que en este módulo vamos a ver qué hay diferentes formas de unir diferentes fuentes de información, como lo son los joins, union y merge. Además, veremos los conceptos de lookup y de filtrado condicional de información en Pandas. Podrás aplicar todo lo aprendido en las actividades del módulo y en los ejercicios propuestos. ¡Espero te guste!

Das ist alles enthalten

4 Videos6 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen3 Plug-ins

Bienvenido al cuarto y último modulo del curso. En este módulo veras como transformar datos, con el fin de tener un conjunto de datos que podamos trabajar fácilmente al momento de entrenar nuestros modelos de predicción. Vas a poder seleccionar y transformar atributos mediante técnicas como la normalización, la combinación de atributos para generar nuevas variables, la reducción de dimensionalidad y la transformación de texto. Tendrás la oportunidad de reforzar tu aprendizaje mediante ejercicios prácticos y tutoriales utilizando Python.

Das ist alles enthalten

4 Videos8 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema4 Plug-ins

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.9 (10 Bewertungen)
Maria Del Pilar Villamil Giraldo
Universidad de los Andes
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MZ
5

Geprüft am 19. Okt. 2024

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Geprüft am 22. Mai 2024

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